Le paysage technologique a longtemps été dominé par les CPU polyvalentes et les GPU puissantes, jusqu’à ce que la NPU fasse son entrée. Le développement de l’IA a apporté un vent de fraîcheur – la NPU permet en effet un traitement particulièrement puissant des tâches liées à l’intelligence artificielle.
Aujourd’hui, le marché propose des appareils équipés de NPU intégrées qui nous séduisent tant par leurs performances que par leur efficacité énergétique. Selon les experts de l’Institut de Recherche MM pour l’étude du marché IT, le marché des ordinateurs dédiés à l’IA connaîtra un développement passionnant. Pour l’année 2028, on prévoit environ 5,25 millions d’unités avec NPU pour les ordinateurs d’entreprise – ce qui représentera la majeure partie des livraisons.
Alors que les CPU et les GPU sont souvent au centre des discussions, la NPU reste encore un territoire inconnu pour beaucoup. Pour ceux d’entre vous qui se demandent depuis un moment de quoi il s’agit, plongeons ensemble dans les particularités de la NPU. Nous allons explorer ses forces uniques par rapport aux CPU et GPU et vous montrer ce qu’il faut surveiller lors de l’achat d’un ordinateur équipé d’une NPU.
Qu’est-ce qu’une NPU ?
La NPU est cette puce conçue pour le traitement des réseaux neuronaux – cela peut sembler technique de prime abord. Mais que se cache-t-il vraiment derrière cela ? Eh bien, la NPU fonctionne en s’inspirant de notre cerveau et de ses cellules nerveuses interconnectées. C’est un processeur spécialisé, développé pour le traitement efficace des réseaux neuronaux et des algorithmes d’IA. Elle joue un rôle central dans l’accélération de l’apprentissage automatique et du deep learning.
Qu’est-ce qui distingue exactement la NPU et comment a-t-elle évolué ? C’est ce que nous allons examiner de plus près. Nous verrons également comment elle s’intègre avec la CPU et la GPU dans un ordinateur.
Pourquoi la NPU est-elle si importante et comment a-t-elle évolué ?
À la fin des années 2010, la NPU a commencé à gagner en importance dans le monde de l’informatique. Jusqu’alors, les tâches générales étaient traitées par les CPU et les processus parallélisés par les GPU, y compris dans le domaine du traitement de l’IA. Mais plus les tâches liées à l’IA devenaient complexes – comme le machine learning ou le deep learning – plus les limites de ces puces devenaient évidentes. Du matériel plus spécialisé s’est imposé, et c’est ainsi que la NPU a fait son entrée.
Apple a marqué le tournant en intégrant leur “Neural Engine” dans l’iPhone à la fin des années 2010. Cela a donné le signal de départ – d’autres fabricants de smartphones et entreprises technologiques ont suivi le mouvement en intégrant des NPU dans leurs appareils.
Dans le domaine des PC, Intel a été l’un des pionniers de l’intégration des NPU. En 2023, l’entreprise a lancé la série Core Ultra, la première gamme de processeurs avec NPU intégrée. Ces puces rendent les applications d’IA, comme la reconnaissance faciale ou les assistants vocaux, vraiment rapides.
AMD suit également le mouvement : les nouveaux Ryzen 8000G offrent une puissance d’IA impressionnante. Leurs puces augmentent la performance pour les tâches d’IA – même en mode batterie. Qu’est-ce que cela signifie ? Des traductions en temps réel, l’édition de vidéos et d’audios, ou la création de sous-titres directement sur l’appareil, sans passer par le cloud.
Quelles sont les spécialités de la NPU ?
Les caractéristiques de la NPU permettent de traiter rapidement des tâches complexes. Elle excelle particulièrement dans les applications en temps réel – comme la reconnaissance faciale et vocale, que nous connaissons avec Siri ou Google Assistant. Pour les appareils mobiles comme les smartphones et les montres intelligentes, son efficacité énergétique est un atout majeur, car il faut toujours équilibrer puissance de calcul et autonomie de la batterie.
Dans le secteur de la mobilité, la NPU joue également un rôle important : dans les voitures autonomes ou les drones, elle gère le contrôle en temps réel et les systèmes autonomes. Sans oublier le traitement d’images et de vidéos – grâce à une gestion efficace des données visuelles complexes, elle démontre toute son efficacité.
Différences entre NPU et GPU
Pour bien comprendre la NPU, comparons-la à la GPU. Une GPU (processeur graphique) est une puce spécialisée dans la création et le traitement des images. À l’origine, la GPU a été développée pour rendre les graphismes 3D et les jeux fluides.
Différences de performance
Examinons de plus près comment la NPU et la GPU se distinguent dans le traitement des données – c’est-à-dire leur rapidité et leur consommation d’énergie. Nous jetterons aussi un œil à la série Ultra.
Vitesse de traitement
La GPU – conçue initialement pour les images et les vidéos – montre maintenant ses atouts dans le traitement simultané de grandes quantités de données. Pour l’entraînement en IA et les énormes volumes de données, elle peut vraiment briller. Cependant, pour les tâches d’inférence, sa performance n’est pas aussi convaincante.
La NPU, en revanche, a été conçue dès le départ pour les tâches liées à l’IA, surtout pour travailler avec les réseaux neuronaux pendant la phase d’inférence. Pour des tâches comme la reconnaissance faciale et le traitement vocal, elle est nettement plus performante que la GPU.
Consommation d’énergie
La GPU consomme beaucoup d’énergie, surtout pour des tâches intensives comme l’entraînement en IA ou l’édition vidéo. La NPU, développée spécifiquement pour les tâches d’IA, se distingue par son efficacité énergétique. Cela la rend parfaite pour les appareils mobiles comme les smartphones, où elle peut fonctionner efficacement sur de longues périodes.
Différences entre NPU et CPU
Bien sûr, un autre acteur clé est la CPU (unité centrale de traitement). La plupart connaissent ce terme, car la CPU est présente dans pratiquement tous les ordinateurs et s’occupe des tâches de calcul quotidiennes.
Différences de performance
Nous allons maintenant examiner les différences entre la NPU et la CPU en termes de vitesse de traitement des données et de consommation d’énergie.
Vitesse de traitement
La principale différence réside dans la vitesse de traitement. La NPU est optimisée pour le traitement parallèle de grandes quantités de données et excelle dans les tâches critiques pour le temps liées à l’IA, comme la reconnaissance faciale ou le traitement vocal.
La CPU, en revanche, est le polyvalent – développée pour des tâches universelles, elle montre sa force surtout dans le traitement séquentiel. Elle gère diverses applications, contrôle le système d’exploitation et s’occupe de nombreuses autres tâches.
Consommation d’énergie
Un autre point clé est l’efficacité énergétique. La NPU, conçue spécifiquement pour les tâches d’IA, consomme nettement moins d’énergie. La CPU, en tant que processeur polyvalent, peut devenir très gourmande en énergie – surtout lorsqu’elle doit gérer des tâches d’IA où elle n’est pas aussi efficace.
Pour mieux comprendre la NPU, la CPU et la GPU, il est utile de regarder leurs mesures de performance : pour les CPU, on regarde généralement la fréquence (GHz), pour les GPU, le nombre de processeurs CUDA ou Stream. La NPU, quant à elle, se mesure en TOPS – Tera Operations Per Second. Cela indique combien de billions de calculs par seconde sont possibles. Une NPU avec 20 TOPS peut donc réaliser 20 billions d’opérations en une seconde.
Les fabricants utilisent souvent les TOPS comme critère pour mesurer la performance IA de leurs appareils. Mais attention : ce chiffre est souvent déterminé pour des tâches spécifiques. Néanmoins, il peut bien servir de référence lors du choix d’un appareil.
Performance de la série Core Ultra
Vous avez sûrement entendu parler des Core Ultra d’Intel. Découvrons ce que ces puces ont à voir avec un processeur neuronal.
Nouvelle technologie
Les processeurs Core Ultra de 14e génération d’Intel combinent CPU, GPU et NPU dans un seul système. Cette intégration permet une augmentation des performances par rapport aux architectures CPU traditionnelles. En termes d’efficacité énergétique, les développeurs ont également progressé : une plus longue autonomie de la batterie et une meilleure gestion de la chaleur en sont le résultat.
Ils sont équipés du Wi-Fi 7, et les ports Thunderbolt-5 annoncés promettent des vitesses de transfert fulgurantes de 80 Gbps. Intel a également intégré l’Application Optimization (APO) – un système intelligent qui répartit le travail entre les puissants cœurs P et les économes cœurs E pour certains jeux. Le résultat : jusqu’à 10 % de frames supplémentaires par seconde.
Performance de traitement
Les processeurs Core Ultra de 14e génération disposent d’une architecture multi-cœurs capable de gérer plusieurs tâches en parallèle. Pas étonnant que même les charges de travail d’IA les plus exigeantes ne leur posent aucun problème et soient facilement gérées.
Devrais-je acheter un PC AI avec NPU ?
Avec la généralisation croissante des applications et des flux de travail liés à l’IA, un PC équipé d’une NPU offre des avantages considérables pour de nombreux utilisateurs, en particulier ceux qui ont besoin de hautes performances. Un modèle intéressant mérite d’être examiné de plus près :
Le GEEKOM GT1 MEGA est un mini-PC doté d’un Intel Core Ultra de 14e génération avec une NPU intégrée. Cela lui permet de gérer efficacement le traitement d’images et de voix – exactement les tâches de plus en plus importantes avec les outils d’IA.
Le GEEKOM GT1 MEGA Mini PC est particulièrement adapté aux tâches gourmandes en ressources comme l’édition vidéo, le streaming, le traitement d’images, la création de présentations et l’exécution de modèles d’IA locaux.
- Intel® Core™ Ultra 9-185H | Ultra 7-155H
- Carte graphique Intel® Arc™, prise en charge du raytracing
- DDR5 5600MHz à double canal, jusqu’à 64 Go
- SSD M.2 2280 PCIE Gen 4 x 4, jusqu’à 2 To
- Deux ports LAN, WIFI 7 et Bluetooth 5.4
- Windows 11 Pro préinstallé
Le GT1 MEGA résout ces problèmes tout en étant très économique : la technologie Green-Mini-PC optimise la consommation d’énergie en fonction de l’utilisation – parfait pour de longues sessions de travail.
Le GEEKOM GT1 MEGA en a pour son prix : il est équipé de 32 Go de RAM DDR4 et propose selon les versions, 1 To ou 2 To de stockage. De plus, il est moderne avec le Wi-Fi 6E inclus. Comparé à d’autres PC de cette catégorie de performance, le prix est vraiment attractif. Pour ceux qui travaillent beaucoup avec des outils d’IA, que ce soit de manière créative ou professionnelle, l’investissement en vaut la peine.
Pour une navigation quotidienne et les programmes Office, un modèle sans NPU suffit. Vous pourriez même économiser un peu plus.
Conclusion
En résumé, les NPUs offrent des avantages significatifs pour le traitement des charges de travail liées à l’IA grâce à leur architecture spécialisée et leur efficacité énergétique. Pour les utilisateurs qui exécutent fréquemment des tâches d’IA exigeantes, investir dans un PC avec une NPU dédiée peut être judicieux. Pour les applications moins exigeantes, les CPU et GPU conventionnelles restent parfaitement adaptées.
Geekom
GEEKOM a établi son siège de recherche et développement à Taïwan et possède plusieurs filiales dans de nombreux pays à travers le monde. Les membres de notre équipe centrale sont les piliers techniques ayant déjà travaillé chez Inventec, Quanta et d'autres entreprises renommées. Nous possédons des capacités solides en matière de R&D et d'innovation. Nous nous efforçons constamment d'atteindre l'excellence dans le domaine des produits technologiques.
